論文の概要: COPT: Coordinated Optimal Transport for Graph Sketching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03892v2
• Date: Mon, 15 Jun 2020 18:21:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 08:24:53.222662
• Title: COPT: Coordinated Optimal Transport for Graph Sketching
• Title（参考訳）: copt: グラフスケッチのための協調最適トランスポート
• Authors: Yihe Dong, Will Sawin
• Abstract要約: COPTは最適化ルーチンで定義されたグラフ間の新しい距離メートル法である。 提案手法は,グラフ上の重要なグローバルな構造情報を保存していることを示す。 COPTは、合成データセットと実データセットの両方のグラフ分類において、アート手法の状態を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.127728811011245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce COPT, a novel distance metric between graphs defined via an optimization routine, computing a coordinated pair of optimal transport maps simultaneously. This gives an unsupervised way to learn general-purpose graph representation, applicable to both graph sketching and graph comparison. COPT involves simultaneously optimizing dual transport plans, one between the vertices of two graphs, and another between graph signal probability distributions. We show theoretically that our method preserves important global structural information on graphs, in particular spectral information, and analyze connections to existing studies. Empirically, COPT outperforms state of the art methods in graph classification on both synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 最適化ルーチンによって定義されたグラフ間の新しい距離メトリックであるCOPTを導入し,協調した最適輸送マップを同時に計算する。 これにより、グラフスケッチとグラフ比較の両方に適用できる汎用グラフ表現を学ぶための教師なしの方法が得られる。 coptは、2つのグラフの頂点間とグラフ信号確率分布間の2つの輸送計画を同時に最適化する。 提案手法は,グラフ,特にスペクトル情報に関する重要なグローバルな構造情報を保存し,既存の研究とのつながりを分析する。 COPTは、合成データセットと実データセットの両方のグラフ分類において、アート手法の状態を上回ります。

関連論文リスト

• Two Trades is not Baffled: Condensing Graph via Crafting Rational Gradient Matching [50.30124426442228]
  大規模グラフの学習はグラフ表現学習において顕著な成果を上げてきたが、そのコストと記憶力の増大が懸念されている。 そこで我々は,textbfCraftextbfTing textbfRationatextbf (textbfCTRL) という新しいグラフ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:49:10Z)
• Robust Graph Matching Using An Unbalanced Hierarchical Optimal Transport Framework [30.05543844763625]
  本稿では,不均衡な階層的最適輸送フレームワークに基づく,新しい頑健なグラフマッチング手法を提案する。 グラフマッチングにおいて、クロスモーダルアライメントを利用するための最初の試みを行う。 様々なグラフマッチングタスクの実験は、最先端の手法と比較して、我々の手法の優越性と堅牢性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T16:16:53Z)
• Structure-free Graph Condensation: From Large-scale Graphs to Condensed Graph-free Data [91.27527985415007]
  既存のグラフ凝縮法は、凝縮グラフ内のノードと構造の合同最適化に依存している。 我々は、大規模グラフを小さなグラフノード集合に蒸留する、SFGCと呼ばれる新しい構造自由グラフ凝縮パラダイムを提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T07:53:52Z)
• You Only Transfer What You Share: Intersection-Induced Graph Transfer Learning for Link Prediction [79.15394378571132]
  従来見過ごされていた現象を調査し、多くの場合、元のグラフに対して密に連結された補グラフを見つけることができる。 より密度の高いグラフは、選択的で有意義な知識を伝達するための自然なブリッジを提供する元のグラフとノードを共有することができる。 この設定をグラフインターセクション誘導トランスファーラーニング(GITL)とみなし,eコマースや学術共同オーサシップ予測の実践的応用に動機づけられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T22:56:06Z)
• Robust Attributed Graph Alignment via Joint Structure Learning and Optimal Transport [26.58964162799207]
  本稿では,構造化学習と最適輸送アライメントを併用した教師なしグラフアライメントフレームワークSLOTAlignを提案する。 マルチビュー構造学習を取り入れて、グラフ表現能力を高め、グラフ間で継承された構造と特徴の不整合の影響を低減する。 提案したSLOTAlignは、7つの教師なしグラフアライメント法と5つの特殊なKGアライメント法よりも優れた性能と強いロバスト性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T08:41:36Z)
• Graph Condensation via Receptive Field Distribution Matching [61.71711656856704]
  本稿では,元のグラフを表す小さなグラフの作成に焦点をあてる。 我々は、元のグラフを受容体の分布とみなし、受容体が同様の分布を持つ小さなグラフを合成することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T02:10:05Z)
• Template based Graph Neural Network with Optimal Transport Distances [11.56532171513328]
  現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャは、2つの重要なコンポーネントに依存している。 本稿では,学習可能なグラフテンプレートとの距離をグラフ表現のコアに配置する新しい視点を提案する。 この距離埋め込みは、Fused Gromov-Wasserstein (FGW) 距離という最適な輸送距離によって構築される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T12:24:01Z)
• CGMN: A Contrastive Graph Matching Network for Self-Supervised Graph Similarity Learning [65.1042892570989]
  自己教師付きグラフ類似性学習のためのコントラストグラフマッチングネットワーク(CGMN)を提案する。 我々は,効率的なノード表現学習のために,クロスビューインタラクションとクロスグラフインタラクションという2つの戦略を用いる。 我々はノード表現をグラフ類似性計算のためのプール演算によりグラフレベル表現に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T13:20:26Z)
• Self-supervised Consensus Representation Learning for Attributed Graph [15.729417511103602]
  グラフ表現学習に自己教師付き学習機構を導入する。 本稿では,新しい自己教師型コンセンサス表現学習フレームワークを提案する。 提案手法はトポロジグラフと特徴グラフの2つの視点からグラフを扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-10T07:53:09Z)
• Wasserstein-based Graph Alignment [56.84964475441094]
  我々は,より小さいグラフのノードと大きなグラフのノードをマッチングすることを目的とした,1対多のグラフアライメント問題に対する新しい定式化を行った。 提案手法は,各タスクに対する最先端のアルゴリズムに対して,大幅な改善をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T22:31:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。